'증권가의 알파고' AI투자분석가의 추천주는?

'네이버, 카카오, 삼성전자, SK텔레콤, 엔씨소프트'

이들은 국내 스타트업 위버플에서 개발 중인 AI(인공지능) 검색엔진 '딥서치'가 구글의 AI 바둑 프로그램 '알파고(alphago)'와 관련해 투자를 추천해준 국내 기업들이다. 딥서치는 뉴스, 공시, 사업보고서, 애널리스트의 리포트 등 수많은 데이터를 분석해 사용자가 제시한 단어와 관련이 깊은 기업을 찾는다.


예를 들어 네이버, 삼성전자, 엔씨소프트 등은 모두 AI를 현재 개발 중인 기업들이다. 위버플은 더 정확한 데이터 도출과 주가 흐름 등의 그래픽 구현이 가능하도록 딥서치를 개발할 계획이다. 리서치센터에서 보조애널리스트(RA)들이 하는 역할을 대신할 것으로 예상된다.

이미 해외에서는 AI를 활용한 프로그램을 투자에 이용하고 있다. 대표적인 것이 골드만삭스가 이용하는 ‘켄쇼’(kensho)다. 켄쇼는 기업의 실적과, 경제수치, 관련 섹터들의 움직임 등의 금융데이터를 분석해 투자자의 질문에 답을 준다.

인공지능 컴퓨터 알파고와의 대국을 앞두고 있는 이세돌 9단(왼쪽)의 2월 기자회견 모습. /뉴스1 <저작권자 © 뉴스1코리아, 무단전재 및 재배포 금지>

켄쇼, 딥서치의 기본 작동원리는 9일 이세돌 9단과 대국을 벌이는 알파고와 비슷하다. 알파고는 상대방이 수를 둘 때마다 앞으로 벌어질 수 있는 경우의 수(시나리오)를 계산하고 승률이 높았거나, 같은 상황에서 고수들이 뒀던 수를 선택해 바둑을 둔다. 16만건의 기보라는 빅데이터와 한 달에 100만 대국을 두며 스스로 학습한 머신러닝(기계학습)을 기반으로 한다.


알파고가 바둑의 수를 읽는다면 금융투자 AI는 각종 금융데이터와 주가의 흐름을 읽는다. 수많은 빅데이터를 기반으로 투자하기 좋은 최적의 기업을 찾는다. 알파고가 끊임없는 대국을 통해 스스로 발전하듯 AI 검색엔진이나 로보어드바이저는 데이터가 계속 주입되면서 스스로 변수를 끊임없이 찾아내고 이를 반영하면서 시장의 변화에 체계적으로 대응하도록 설계됐다.

김재윤 위버플 대표는 "결국 AI는 빅데이터에서 필요한 데이터를 적재적소에 뽑아내는 것이 핵심"이라며 "알파고가 스스로 대국을 두며 수많은 경우에서 최적의 수를 찾아내듯이 향후 AI가 스스로 하나의 이벤트가 발생하면 최적의 투자기업을 찾아낼 것"이라고 설명했다. 이벤트는 유가등락, 북한 핵실험, 선거결과 등과 같이 무궁무진하다.

AI를 활용한 로보어드바이저는 이미 국내에서 실현되고 있다. 로보어드바이저 자산관리회사인 쿼터백투자자문은 KB국민은행과 선보인 자산배분 상품 ‘쿼터백 R-1’을 지난 1월 선보였다. 920조개 이상의 빅데이터 분석을 통해 자산을 배분해 중위험-중수익을 수구한다. 1개월 운용된 결과 2%의 수익을 올린 것으로 알려졌다.

고경훈 코스콤 빅데이터팀 차장은 "머신러닝이 주가 예측단계에서는 초기단계이지만 고객 분류와 자산 배분에서는 충분히 쓸 수 있을 만큼 발전한 상태"라며 “알파고가 사용하는 알고리즘은 이후 다양한 핀테크에서도 활용이 가능하다"고 말했다. 과거 시스템트레이딩과 다른 게 스스로 판단한다는 것이 핵심이다.

한편 일부에서는 아직 AI에 의존하기는 이르다는 반응도 많다. 위버플의 딥서치도 전혀 관계없는 회사가 결과 리스트에 오르는 경우도 있다. 주제와 관련 여부를 정확하게 파악하는 것이 기술의 핵심이다.

또 과거를 데이터를 기반으로 하는 것도 한계다. 배당주 펀드를 운용하는 한 매니저는 "AI의 경우 과거 배당추이를 보고 배당주를 선택하는 방식인데 과거 데이터일뿐 미래 예측은 못한다"며 "로봇이 기업의 사장을 직접 만나고 탐방하면서 정보를 얻을 수는 없다"고 말했다.